Descrição
Reconhecimento de Padrões e Aprendizado de Máquina, escrito por Christopher Bishop e publicado pela Springer em janeiro de 2006, serve como um livro-texto líder para indivíduos que buscam um entendimento completo dos princípios de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. O livro é meticulosamente projetado para estudantes de graduação avançada, candidatos a doutorado do primeiro ano, bem como pesquisadores e profissionais experientes na área. Uma força chave desta publicação é a sua premissa de nenhum conhecimento prévio em conceitos de reconhecimento de padrões ou aprendizado de máquina, tornando-o acessível a um público amplo.
Este trabalho se distingue como o primeiro livro-texto de aprendizado de máquina a fornecer cobertura abrangente de avanços recentes, incluindo modelos gráficos probabilísticos e métodos de inferência determinística. Ele coloca uma forte ênfase em uma perspectiva Bayesiana moderna, oferecendo uma base teórica robusta. A aplicabilidade do livro-texto se estende por uma ampla gama de disciplinas acadêmicas e domínios profissionais, tornando-o adequado para cursos em aprendizado de máquina, estatística, ciência da computação, processamento de sinais, visão computacional, mineração de dados e bioinformática.
O livro físico é uma edição de capa dura com 738 páginas em cores, complementada por 431 exercícios graduados projetados para reforçar o aprendizado. Soluções abrangentes para esses exercícios, juntamente com materiais de apoio extensivos adaptados para instrutores de cursos, estão disponíveis na página dedicada de Christopher Bishop. Além disso, o livro inteiro está agora acessível para download como PDF, fornecendo um recurso digital conveniente para estudantes e profissionais. Este recurso é inestimável para quem busca aprofundar sua expertise nos campos em rápida evolução de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina.
Detalhes do livro
Cobertura abrangente de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina
Ênfase em perspectiva Bayesiana moderna
Inclui modelos gráficos probabilísticos
Cobre métodos de inferência determinística
Adequado para estudantes de graduação avançada e doutorado
Destinado a pesquisadores e profissionais
Assume nenhum conhecimento prévio do assunto
Edição de capa dura em cores
Contém 431 exercícios graduados
Soluções e suporte para instrutores disponíveis
Disponível para download como PDF
Para quem é este livro
- Estudo Acadêmico
- Fundação de Pesquisa
- Desenvolvimento Profissional
- Visão Computacional
- Mineração de Dados
- Bioinformática
- Processamento de Sinais
